[PDF] 12 Tests du khi-deux Le khi-deux est une

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12Tests du khi-deux

La statistique du khi-deux est particulièrement adaptée pour les observations qualita- tives. On développe dans ce module une serie de tests pour ce type de données

Objectifs et compétences

L"objectif de cette partie est de montrer à l"étudiant les méthodes pour l"analyse des données de type qualitatif.

L"étudiant sera en mesure de

•établir les hypothèses statistiques

•choisir le test adapté

•calculer la statistique du test du khi-deux et effectuer le test associé

•interpréter les résultats du test

Tests et statistique

Les différents tests du khi-deux

Le khi-deux est une statistique permettant de comparer les effectifs (fréquences) ob-

servés dans un échantillon avec des fréquences théoriques qui découlent des hypothèses

statistiques. On s"intéresse dans ce module à quatre situations dans lesquelles la statis- tique est applicable pour effectuer un test d"hypothèse Ajustement On suppose que la loi de probabilité de la variable aléatoire qualitative (ou quantitative avec peu de modalités) est connue et on veut vérifier c"est le cas. C"est le cas classique du lancer d"un dé. On suppose que chaque face a une probabilité identique et on veut vérifier si le dé est équilibré. Homogénéité La variable aléatoire qualitative provient dekpopulations et on veut vérifier si la loi de probabilité est la même dans chaque population. On a donckéchan- tillons et on mesure la même caractéristique dans chacune d"elles. C"est le cas lorsqu"on veut savoir si la satisfaction (en quelques catégories) par rapport au service de transport en commun est semblable entre trois villes canadienne.

2 Chapter 12 Tests du khi-deux

Indépendance On mesure deux variables aléatoires qualitatives dans une population et on veut savoir si ces variables sont indépendantes c"est-à-dire si la connaissance d"une desv.a. peutinfluencerlaloideprobabilitédel"autre. C"estlecaslorsqu"onveutvérifier si la satisfaction (en quelques catégories) par rapport au service de transport en commun est indépendant de la fréquence d"utilisation (en quelques catégories) de ces transports. Il n"y a qu"une petite nuance entre l"homogénéité et l"indépendance. Égalité de proportions On est dans le contexte d"un test d"homogénéité mais la vari- able n"a que deux modalités que l"on peut qualifier de "succès" ou d""échec" ET il n"y a que deux populations. Le fait de se demander si les deux populations ont la même distribution pour la variable mesurée c"est la même chose que de vérifier si les deux pro- portions de succès sont identiques. Cela mérite une section particulière puisque c"est le seul test du khi-deux qui peut se décliné en unilatéral ou bilatéral. On utilise ce test lorsqu"on veut savoir si le taux de réussite chez les hommes dans un programme d"administration est le même que le taux de réussite chez les femmes. Les tests du khi-deux demandent un calcul assez long et malheureusement ils ne sont pas disponibles directement dans le logiciel Excel. Il faut donc apprendre à faire le calcul avec la calculatrice tout en considérant que lors d"un examen on tentera de réduire le plus possible la complexité du calcul requis.

Statistique du test

qu"on observerait si l"hypothèses nulle est vraie. Considérons le cas d"un test visant à

vérifier si un dé est équilibré c"est-à-dire si chacune des faces avait la même probabilité

(1/6). Si on lance le dé 500 fois on devrait retrouver en moyenne500?1/6 = 250
3=

83.333fois la valeur "1" et 83.333 fois la valeur "2", etc. Supposons qu"on observe 90

valeur "1" sur les 500 lancers, 74 fois la valeur "2", 68 fois la valeur "3", 105 fois la valeur "4", 85 fois la valeur "5" et finalement500-(90 + 74 + 68 + 105 + 84) = 79

fois la valeur "6". On cherche à établir si la différence entre les valeurs observées et les

valeurs théoriques est importante ou simplement due à une variation aléatoire.

Posonsn

ila valeur observée pour le nombre de fois que le "i" est sorti etTila valeur moyenne attendue. Si on fait simplement la différence entre les deux on obtient toujours

0 :?(n

i-Ti) =?ni-?Ti=n-n= 0 ce qui n"est pas particulièrement pratique. La statistique du khi deux utilise donc la différence au carré :?(n i-Ti)2. Or cette dernière façon de considérer les différences entre les valeurs qui donne un poids trop grand pour les petites valeurs den i: si on a une valeur théorique de 10 pour une modalité et une valeur observée de 5 alors la différence est la même que si on a une modalité avec une valeur théorique de 500 et une valeur

Test d'ajustement du khi-deux 3

observée de 505. Il y a dans les deux cas une différence de 5 unités mais dans le premier cela correspond à une diminution de 50% et dans le deuxième à5/500?100 = 1%. Pour éviter cette disproportion pour une modalité en particulier la statistique du khi deux est donnée par?(n i-Ti)2

Tisoit la différence relative. Dans tous les cas le principe est le même, seule la formulationdes fréquences théoriques diffèrent selon les hypothèses.

Test d'ajustement du khi-deux

Le test d"ajustement du khi-deux permet de vérifier qu"une variable qualitative ou quan- titative discrète mesurée dans une population suit une loi de probabilité théorique con- nue. Considérons un dé à six faces et supposons que l"on veuille vérifier s"il est bien équilibré. On peut effectuer un test pour chaque face séparément ou utiliser la loi de probabilité de la variable aléatoire qui donne le nombre de points sur la face visible du dé. Dans ce cas il suffit de confronter les hypothèses H

0:πi=16pour chaquei= 1,2,...6

H

1:πi?=16pour au moins uni

Onpeuttesterl"ensembledesfaces enuneseule opération àl"aided"untestd"ajustement du khi-deux.

On cherche à déterminer s"il y a une différence dans le nombre de créations d"entreprises

dans l"année (les saisons plus spécifiquement). Les hypothèses à confronter sont H

0:πi=14pouri="été", "printemps", "automne", "hiver"

H

1:πi?=14pour au moins uni

oùπest la probabilité de créer une entreprise.

4 Chapter 12 Tests du khi-deux

SoitXune v.a. discrète de supportSXet loi de probabilité f(x i) =πipourxi?SX et considérons les hypothèses statistiques : H

0:πi=πi0pour chaquei

H

1:πi?=πi0pour au moins uni

oùπ i0sont des constantes connues. Le test d"ajustement du khi-deux de niveauαpour confronter ces hypothèses est de rejeterH 0si 2= k? i=1 (ni-Ti)2

Ti≥χ2

k-1;α où n i=npi

Ti=nπi0

etχ2 k-1;αest le point critique de niveauαpour une loi khi-deux de paramètrek-1. Conditions d"application : Le test approximatif est valide si a.T i≥1pour chaquei b. Il y a un maximun de 20% des valeursT iqui sont moins grandes que 5 Remarque 12.1Les deux conditions d"application sont connues comme étant la règle de Cochran. Exemple 12.1?Danslebutdevérifiersiundéestbienéquilibréunemachine"lance" le dé 1000 fois et on observe le nombre de points sur la face visible du dé. Les résultats sont donnés dans le tableau suivant :

Face123456

Observations180167158210135150

Faire un test au niveau 5% pour vérifier si le dé est équilibré. Solution :Considérons la v.a. qui donne le nombre de points sur la face visible du dé, on veut confronter les hypothèses H

0:πi=16pour chaquei= 1,2,...6

H

1:πi?=16pour au moins uni

Test d'ajustement du khi-deux 5

Le test d"ajustement du khi-deux est de rejeterH

0si 2= k? i=1 (ni-Ti)2

Ti≥χ2

k-1;α oùk= 6etα= 0.05. On obtient xi123456

Ti166.67166.67166.67166.67166.67166.67

et ainsi les conditions d"application du test du khi-deux sont respectées.

On observe

2= k? i=1 (ni-Ti)2 Ti =(180-166.67) 2

166.67+(167-166.67)

2

166.67+···

= 20.468

Orχ

2

5;0.05= 11.07donc on rejetteH0et on doit conclure avec un niveau de 5% que le

dé n"est pas équilibré. Exemple 12.2??Une étude sur la création d"entreprises vise à vérifier s"il y a une variabilité au cours de l"année. On observe 52 créations d"entreprises en 2007 et la distribution selon les saisons est la suivante :

SaisonÉtéAutomneHiverPrintemps

Créations1021813

Faire un test au niveau 10% pour vérifier s"il y a une fluctuation dans l"année.

Solution :On veut confronter les hypothèses

H

0:πi=14pouri="été", "printemps", "automne", "hiver"

H

1:πi?=14pour au moins uni

oùπ iest la probabilité de création de l"entreprise à la saisoni. Le test de niveauαest de rejeterH 0si 2= k? i=1 (ni-Ti)2

Ti≥χ2

k-1;α kétant le nombre de saisons soit 4. On obtient T i= 52?14= 13 pour chaque saison et ainsi les conditions d"application du test d"ajustement sont re-

6 Chapter 12 Tests du khi-deux

spectées. Selon l"échantillon on observe

2=(10-13)

2

13+(21-13)

2 13+quotesdbs_dbs46.pdfusesText_46

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